こんにちは。Noiseです。
今回は絶賛はまり途中である、画像生成AIについて書いていきます。
今回のメインテーマは【最も効率のいい画像生成手順】です。
画像生成AIは、ディープラーニングの技術を応用して、リアルな画像を生成することができる革新的なアプローチです。
近年、Stable Diffusionと呼ばれる画像生成AIが注目を集めており、その高い生成品質と安定性が多くの研究者やデベロッパーによって評価されています。
Stable Diffusionについては以下の記事でまとめています。
本記事では、高性能PCを活用してStable Diffusionによる効率的な画像生成AIの手順を紹介します。
筆者が使用している画像生成AIにおすすめのPCを紹介！
この記事を読むとわかること。
- Stable Diffusionは高性能PCを活用した効率的な画像生成AI手法である。
- 繰り返し生成を行うことで、Stable Diffusionの生成結果を改善することができる。
- ユーザーのフィードバックを得て、生成手順やモデルを改善することが重要である。
最後まで読んでいただけますと幸いです。
Stable Diffusionの概要
Stable Diffusionは、画像生成において、特に生成品質の向上と収束速度の改善が求められる場合に有効な手法です。
その特徴は、勾配の過度な消失や爆発を回避しつつ、生成過程を安定化させることにあります。
この手法を採用することで、より高解像度な画像の生成や、多様な画像のサンプリングが可能になります。
Stable Diffusionについては以下の記事でまとめています！
高性能PCの役割
Stable Diffusionの効果を最大限に引き出すためには、高性能なPC環境が必要です。
おすすめのPCを以下の記事で紹介しています。
筆者が使用している画像生成AIにおすすめのPCを紹介！
高性能PCを使用しなくても、画像生成AIは使用できますが、高品質な画像を生成するのであれば、高性能PCがおすすめです！
ネット環境で使用する方法は以下の記事でまとめています。
高性能PCは、以下の役割を果たします。
高速な計算能力
Stable Diffusionは複雑な数値計算を要求するため、高性能なCPUが必要です。
CPUのコア数やクロック速度が高いほど、計算処理が迅速に行われます。
筆者が使用しているPCは以下のCPUを使用しています。
CPU：第12世代 インテル® Core™ i7-12700F プロセッサー
GPUの利用
Stable Diffusionでは、大規模な行列計算や並列処理が必要です。
グラフィックボード（GPU）は、これらの処理を効率的に実行するために重要です。
GPUのメモリ容量や演算性能にも注意が必要です。
筆者は以下のGPUを使用しています。
GPU：NVIDIA® GeForce RTX™ 3060(12GB)
どこのサイトにも書いてますが、NVIDIAのGPU性能で大体の時間が決まります！
メモリの容量
Stable Diffusionでは、膨大なデータやモデルパラメータを扱うため、十分なメモリ容量が必要です。
大規模なデータセットや高解像度の画像を処理する場合には、RAMの容量が十分にあることが重要です。
筆者は以下のメモリを使用しています。
メモリ：HyperX 16GB (8GB×2) DDR4-3200MHz Intel XMP対応 RGB（最大128GB）
効率的な生成手順
Stable Diffusionを効率的に活用するためには、以下のフローチャートがおすすめです。
１つづ解説していきます！
テーマの選定
まずは作りたい画像の大まかなテーマを選定します。
今回はある海の中の美女戦士としますｗ
（映画リトルマーメードを見た影響ですｗ）
ここで大まかなワードとしては、以下を選定します。
- 海の中
- アトランティス
- 美女
モデルの選定
次にモデルを選択します。
モデルは以下のサイトからダウンロード可能です。
今回は人気かつ自由に利用可能な【DreamShaper】を利用してみます！
ファンタジーチックな作品にしたいので、このモデルを選択しました。
サイトからこのモデルを使用した作品例が見えますので参考にしてください！
ちなみに著作権はここから確認可能です！
モデルをダウンロードして利用開始します！
プロンプトの入力
次は選定したワードを英語に変換し、プロンプトに入力します。
英語への変換はDeep Lがおすすめです！
実際にプロンプトを入力します。
ここでは最初に設定した、以下のワードを英語に変換したプロンプトを入力しています。
- 海の中→underwater world
- アトランティス→ Atlantis
- 美女→ beautiful woman
プロンプトの基本ルールについては以下の記事でまとめています。
ネガティブプロンプトについては、CIVITAIのサイト内の、作品例から引用するのがおすすめです！！
画像生成
ここでいったん生成してみます。
出てきた画像が以下です
ちょっとイメージが違いすぎる、、ｗ
そうなった場合、プロンプトを追加修正します。
今回はもう少し強い戦士のような女性を描きたかったので、
戦闘服→battle dress
を追加してみます！
それで出てきた画像がこちら！
おお～
イメージ通りの海の戦士になりましたｗ
大量に画像生成
大まかに気に入った画像ができたら、以下の設定にします。
シード値をランダム（-1）に設定
最終的な解像度の設定をし、生成する画像の枚数を指定（１６枚くらいがおすすめです）
生成開始ボタンを押してあとは放置ですｗ
ブログを執筆したり休憩したりしましょうｗ
気に入った画像を選定
数分するとイメージと似たような画像が指定した枚数だけ生成されます。
この中からお気に入りを選択すれば、大まかなプロンプトだけでも、高品質な画像を生成することが可能です！
気に入った作品
海のプリンセスが完成しました！
注意点と課題
Stable Diffusionを用いた効率的な画像生成にはいくつかの注意点と課題があります。
過度な学習と過学習の回避
高性能PCを利用して繰り返し生成を行う際には、過度な学習や過学習に陥る可能性があります。
十分なデータセットや適切な正則化手法の導入に注意しながら、モデルの学習を行う必要があります。
ハードウェアリソースと電力消費への配慮
Stable Diffusionは計算負荷が高いため、高性能PCの利用は必要ですが、同時に電力消費も増加します。
ハードウェアリソースの管理や電力消費への配慮が必要です。
電気代の値上がり影響で、コストがかかってしまうことも。。。
まとめ
本記事では、高性能PCを活用したStable Diffusionによる効率的な画像生成AIの手順についてまとめました。
高性能PCの利用により、繰り返し生成を行い、良質な画像を得ることが可能です。
大まかなイメージをつかんだら、あとはPCにお任せして、ガチャガチャを引くようなイメージですね！
ただし、ガチャを引く前にある程度高品質でイメージ通りな状態に持っていくことがとても重要です！！
【画像生成AIの勉強におすすめの書籍】
以上です。
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